【春のAWS コンテナ祭り】コンテナうまみつらみ〜Kubernetes初心者がEKSと格闘した1年を振り返る / aws_container_matsuri_20200320
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Predictive modeling with deep learning is a skill that modern developers need to know. PyTorch is the premier open-source deep learning framework developed and maintained by Facebook. At its core, PyTorch is a mathematical library that allows you to perform efficient computation and automatic differentiation on graph-based models. Achieving this directly is challenging, although thankfully, the mo
一般的にElmでルーティングを行うSPAを作る場合にはBrowser.applicationを使って、組み込みのルーティングの機構を使うことになる*1。しかし、一方でルーティングの仕組みを持たないBrower.elementやBrowser.documentでも、ルーティングをJavaScriptサイドで自前実装する方法がある。 elementを使いつつルーティングを自作したいユースケースとして、ReactやVue.jsと統合してElmを使いたいケースが挙げられる。applicationやdocumentを使うと特定のDOMのみにElmアプリケーションをマウントすることができないため、他のフレームワークと共存させることができない。 なお、elm/browserのリポジトリにも「Browser.elementでルーティングをするにはどうすればよいか」を説明した詳しいドキュメントがある。 gi
概要 私はGCPを積極的に利用していますが、安く簡単にサービスを作ろうと思うと、Cloud run+Firebaseが良いのかなと思い、まとめました。メンテナンス性についても、Cloud runとCloud Functionsを比べると、Cloud runの方が良いと思います。 開発環境一覧 Source Repositry Cloud build Cloud run Firebase(hosting) はじめに 始めに上記の環境においてはサービスを有効状態にしてください。 また、gcloudでは最低限必要なIAMは以下の通り。 Firebase 管理者 Cloud run 管理者 今回はCloud buildを使用するため、IAMにおける「~~@cloudbuild.gserviceaccount.com」に以下の権限を付与する。 Cloud Run 管理者 Cloud Run サービス
はじめに 本稿では、「Hack The Box」（通称、HTBとも呼ばれています）を快適に楽しむために必要となるKali Linuxのチューニングについて解説します。 Hack The Boxとは Hack The Boxは、2017年6月に設立されたサイバーセキュリティトレーニングのオンラインプラットフォームです。 いくつかのソーシャル要素とゲーミフィケーション要素が採用されていることで、学習体験を楽しくやりがいのあるものにしています。 ダッシュボード Hack The Boxを楽しむ手順 攻撃環境としてペネトレーションテスト用のOS（Kali Linux / Parrot Security Linux / CommandoVM など）を用意する。 Hack The Boxの[Invite Challenge]ページのHTMLソースコードを解析し、「Invitation Code（招待コ
Enigmo Advent Calendar 2018の4日目の記事です。 この記事の目的 Enigmoが運営しているBUYMAでは古代から運用しているjQueryの他に、2016年頃から一部ページのフロントエンドをReact/Reduxで構築しています。 私自身もEnigmoに入社してからの約三年間でReact/Reduxアプリケーションの開発に多数携わってきましたので、そこで培った知見を共有したいと思います。 React/Reduxの利点 まずはじめに、ReactとReduxを使うメリットを再確認しておきたいと思います。 それぞれのメリットをしっかりと認識しておくことで、実装する際どう書くか迷ってしまった場合などにそのメリットを最大限活かす選択をすることができます。 Reactの利点 コンポーネント化が容易で再利用性が高い 状態をDOMから分離できる(Stateless) Reduxの
LinkedIn has become a staple for the modern professional, whether it’s used for searching for a new job, reading industry news, or keeping up with professional connections. As a rapidly growing platform that serves more than 675 million users today, LinkedIn is a company that can boast of having one of the largest user bases in the world. How these users interact with the site and react to recomme
This show goes behind the scenes for the tools, techniques, and difficulties associated with the discipline of data engineering. Databases, workflows, automation, and data manipulation are just some of the topics that you will find here. Support the show! 18 February 2020 Data Infrastructure Automation For Private SaaS At Snowplow - E120 Summary One of the biggest challenges in building reliable p
Materialize: Streaming SQL on Timely Data with Arjun Narayan and Frank McSherry Distributed stream processing frameworks are used to rapidly ingest and aggregate large volumes of incoming data. These frameworks often require the application developer to write imperative logic describing how that data should be processed. For example, a high volume of clickstream data that is getting buffered to Ka
PDF版: https://share.getcloudapp.com/E0uqmebA (リンク踏みたい方向け) 本セッションでは、タップル誕生というサービスのオンプレ環境からAWS Fargateになるまでのストーリーと技術的なチャレンジについて紹介している。歴史的背景、移設前の構成を説明し、EC2、ECS/EC2、ECS/Fargateに継続的に、段階的にアーキテクチャを変えて行ったことについて解説する。 トークの後半では、Fargateのメリットデメリット、ECSの落とし所、スケーリング設計に役立つアドバイス、クラウド移設で気を付けるべきこと、ECSの最新機能の検証結果についても触れる。 Speaker Profile: 株式会社サイバーエージェント Torgayev Tamirlan 氏 株式会社サイバーエージェント 技術本部 サービスリライアビリティグループ所属 クラウド技術ア
Scala の trait と Rust の trait は微妙に使い方が異なる、とよく質問を受けます。たしかに、使い心地は微妙に異なるかもしれません。Scala はオブジェクト指向を中心に設計された言語ですが、Rust はそれを中心に設計されているとは言えません*1。こういった言語設計の差が、trait の使い心地の違いを生み出していると私は思っています。 両者の trait には、共通した特徴もあります。共通した処理をまとめあげるという意味では同じ目的をもっているといえますし、また、「犬は動物である」「猫は動物である」の共通性を示すことで、共通したものをひとまとめに処理しきることもまた可能です。 Scala には implicit という強力な機能が存在します。これは柔軟でスケーラブルなソフトウェアデザインを可能にする Scala の特徴のひとつです。非常にすばらしい機能です。この機能
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog ヤフーのプロダクションネットワークの設計・構築・運用を担当している津秦です。 ヤフーではオンプレミスで大量に物理サーバーを導入し、社内向けプライベートクラウドや、データ分析基盤などに利用しております。もちろんそのサーバーを接続するためのネットワークも、自分たちで設計・構築・運用を行っております。 今回はデータセンター内ネットワークの中でも、最近取り入れているClosネットワークというものに着目して、ヤフーのデータセンターネットワークをご紹介したいと思います。 なお、大量に物理サーバーを導入する点では、昨年末に同じくインフラを担当する藤見から、サーバーの調達に関する取り組みを紹介しました。合わせて参照いただければ、ヤフーのインフラ部
システム開発本部のデータサイエンスユニットに所属している19新卒の豊原です。 巷で結構耳にするMLOpsですが、結構苦労していらっしゃる組織も多いと考えます。 今回の記事では、マイクロアドで挑戦するMLOpsについての概要と、その挑戦について解説します。 機械学習システムが抱える根本的な問題 私たちの思うMLOpsとは CEという概念 レコメンドシステムが抱える根本的な性質 マイクロアドが作るシステムの現状 MLOpsで実現すること 技術的詳細 Airflowを用いて学習を同時並行で回す MLflowを用いて学習結果を保存する 機械学習エンジニア絶賛採用中 機械学習システムを構築する上で、他の通常のシステムと決定的に違うことがあります。 それはシステムの劣化の早さ*1と問題調査という点にあります。 機械学習システムが抱える根本的な問題 機械学習システムが抱える根本的な性質として、データを基
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